在阅读英文文章时,经常会遇到不认识的单词,通常需要查询这些英文单词。现给定一份包含英文单词的文件,文件中的单词按照从“a”到“z”的顺序排列,由用户输入一个待查找的单词,请分别使用顺序查找、折半查找和索引查找算法来进行该单词的查找。 创建三个python源文件,分别在其中编写 3 种算法的程序,具体如下: (1)打开包含英文单词的文件,读取其中所有的英文单词。 (2)将所有的英文单词依次存入一个顺序表 ST 中。 (3)由用户输入一个单词,分别利用顺序查找、折半查找和索引查找算法查找该单词。 (4)对这 3 种算法的性能进行比较。 实验提示 (1)索引查找算法需要先创建索引表,索引项中的关键字为“a”到“z”的字母,查找该单词时,先在索引表中查找以确定该单词所在的范围。 (2)在性能比较时,可从查找单词花费的时间和所需占用的存储空间等方面进行考虑。由于顺序查找表不要求表中数据有序,而折半查找要求表中所有数据有序,索引查找要求索引表中数据有序,因此在比较 3 种算法的性能时,需考虑上述因素

时间: 2024-02-09 08:13:13 浏览: 175
PY

用python查找单词

好的,我可以为您提供一些思路和代码示例,以实现题目要求。 首先是顺序查找的程序,代码如下: ```python # 顺序查找算法 def sequential_search(word, words): for i in range(len(words)): if word == words[i]: return i return -1 # 读取文件中的单词 with open("words.txt", "r") as f: words = f.read().split() # 用户输入要查找的单词 word = input("请输入要查找的单词:") # 进行顺序查找 index = sequential_search(word, words) # 输出查找结果 if index == -1: print("未找到该单词!") else: print("该单词在文件中的位置为:", index) ``` 接下来是折半查找的程序,代码如下: ```python # 折半查找算法 def binary_search(word, words): low = 0 high = len(words) - 1 while low <= high: mid = (low + high) // 2 if word == words[mid]: return mid elif word < words[mid]: high = mid - 1 else: low = mid + 1 return -1 # 读取文件中的单词 with open("words.txt", "r") as f: words = f.read().split() # 用户输入要查找的单词 word = input("请输入要查找的单词:") # 进行折半查找 index = binary_search(word, words) # 输出查找结果 if index == -1: print("未找到该单词!") else: print("该单词在文件中的位置为:", index) ``` 最后是索引查找的程序,代码如下: ```python # 索引查找算法 def index_search(word, words, index): for i in range(len(index)-1): if word >= index[i] and word < index[i+1]: for j in range(i*10, (i+1)*10): if word == words[j]: return j return -1 for i in range((len(words)//10)*10, len(words)): if word == words[i]: return i return -1 # 读取文件中的单词 with open("words.txt", "r") as f: words = f.read().split() # 构建索引 index = [] for i in range(0, len(words), 10): index.append(words[i]) # 用户输入要查找的单词 word = input("请输入要查找的单词:") # 进行索引查找 index = index_search(word, words, index) # 输出查找结果 if index == -1: print("未找到该单词!") else: print("该单词在文件中的位置为:", index) ``` 至于三种算法的性能比较,可以通过计算它们的时间复杂度来得到。顺序查找的时间复杂度是 O(n),折半查找的时间复杂度是 O(log n),索引查找的时间复杂度是 O(n/m + m),其中 m 是索引的大小。因此,在单词数量较少的情况下,顺序查找可能更快;在单词数量较大的情况下,折半查找和索引查找可能更快。此外,索引查找算法需要额外的空间来存储索引表,因此在空间复杂度方面可能会比较高。
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